Mémoires d'Actuariat
Segmentation et construction de tables de maintien en incapacité
Auteur(s) BLOCH S.
Société Axa France
Année 2024
Confidentiel jusqu'au 24/01/2026
Résumé
L'un des risques que doit surveiller un assureur proposant des produits de prévoyance est le risque d'incapacité. Ce risque peut être étudié par rapport : - A sa fréquence, il est possible d’être plusieurs fois en arrêt de travail. - Ou par rapport à la durée des sinistres engendrés. Dans ce mémoire, nous nous concentrerons sur la durée de maintien en incapacité, l’objectif étant de trouver les facteurs influant sur cette durée ainsi qu’une segmentation optimale pour la construction de tables de maintien en incapacité. En effet, les assureurs ont la possibilité de construire et de faire certifier leurs propres tables d’expérience afin de mieux gérer leurs risques. Ce mémoire proposera une segmentation grâce à une analyse descriptive et des courbes de survie de Kaplan Meier ainsi que des tests du log-rank. Ensuite, nous construirons des tables de maintien en incapacité en fonction de cette segmentation avec l’estimateur nonparamétrique de Kaplan Meier. Nous modéliserons également la durée de maintien en incapacité avec le modèle de Cox. Enfin, nous calculerons les provisions et les comparerons à l’historique afin de valider nos modèles et analyser la suffisance des tables construites.
Abstract
Short term disability is an essential risk for insurers to control and assess, especially for insurers offering provident insurance. We can study this risk from two points of view: - Its frequency, someone can be on a sick leave several times. - The duration of each sick leave. In this paper, we will focus on the duration of short-term disability, our goal is to determine which factors have an impact on this duration, in order to suggest a segmentation to build several short-term disability tables. Insurers are allowed to build their own tables and get it certified, which allow them to better manage their risks. We will discuss a segmentation after a descriptive analysis and drawing some Kaplan Meier curves completed by log-rank tests. Then, we will build short term disability tables with the non-parametric Kaplan Meier estimator. We will also use the Cox model to assess the duration of temporary disability. Finally, we will compare the provisions with the historical data, to whereas our models are exacts and usable
Auteur(s) BLOCH S.
Société Axa France
Année 2024
Confidentiel jusqu'au 24/01/2026
Résumé
L'un des risques que doit surveiller un assureur proposant des produits de prévoyance est le risque d'incapacité. Ce risque peut être étudié par rapport : - A sa fréquence, il est possible d’être plusieurs fois en arrêt de travail. - Ou par rapport à la durée des sinistres engendrés. Dans ce mémoire, nous nous concentrerons sur la durée de maintien en incapacité, l’objectif étant de trouver les facteurs influant sur cette durée ainsi qu’une segmentation optimale pour la construction de tables de maintien en incapacité. En effet, les assureurs ont la possibilité de construire et de faire certifier leurs propres tables d’expérience afin de mieux gérer leurs risques. Ce mémoire proposera une segmentation grâce à une analyse descriptive et des courbes de survie de Kaplan Meier ainsi que des tests du log-rank. Ensuite, nous construirons des tables de maintien en incapacité en fonction de cette segmentation avec l’estimateur nonparamétrique de Kaplan Meier. Nous modéliserons également la durée de maintien en incapacité avec le modèle de Cox. Enfin, nous calculerons les provisions et les comparerons à l’historique afin de valider nos modèles et analyser la suffisance des tables construites.
Abstract
Short term disability is an essential risk for insurers to control and assess, especially for insurers offering provident insurance. We can study this risk from two points of view: - Its frequency, someone can be on a sick leave several times. - The duration of each sick leave. In this paper, we will focus on the duration of short-term disability, our goal is to determine which factors have an impact on this duration, in order to suggest a segmentation to build several short-term disability tables. Insurers are allowed to build their own tables and get it certified, which allow them to better manage their risks. We will discuss a segmentation after a descriptive analysis and drawing some Kaplan Meier curves completed by log-rank tests. Then, we will build short term disability tables with the non-parametric Kaplan Meier estimator. We will also use the Cox model to assess the duration of temporary disability. Finally, we will compare the provisions with the historical data, to whereas our models are exacts and usable
